[发明专利]一种基于密文域的加密人脸识别方法

摘要

本发明公开了一种基于密文域的加密人脸识别技术，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是首先利用Logistic Map的性质在频域对人脸图像进行加密；再通过对加密图像进行DFT变换提取人脸特征向量。对待测人脸在变换域进行进行加密，在DFT变换域提取加密人脸特征向量，再通过计算特征向量之间的相似度来进行人脸识别。本发明是基于密文域的加密人脸识别技术，并有较好的抗常规攻击、几何攻击和遮挡、光照等攻击能力。

主权项

一种基于密文域的加密人脸识别方法其特征在于：将人脸图像的特征向量和加密技术结合起来，以保护人脸图像信息，同时可以实现抗常规、几何、光照或遮挡等攻击，该方法共分两个部分，共计七个步骤：第一部分：人脸图像的频域加密；对频域的人脸图像利用Logistic Map的性质对图像进行混沌加密，得到加密的图像E(i,j)；1)对人脸图像F(i,j)进行全局DFT变换，得到复数系数矩阵FD(i,j)；2)由初始值x0通过Logistic Map混沌系统生成混沌序列bl(j)；3)利用混沌序列bl(j)，通过定义得到一个符号序列，再按人脸图像的大小构成一个二值加密矩阵S(i,j)；4)将系数矩阵与二值矩阵进行点乘，得到L(i,j)；5)对L(i,j)进行DFT逆变换，得到加密后的人脸图像E(i,j)；第二部分：特征向量的提取；根据人的视觉特性(HVS)，选取人脸图像的特征向量；6)对加密的原始人脸图像E(i,j)进行全局DFT变换，在变换系数中，利用低中频系数的符号序列来得到该图的抗某种攻击的特征向量EV(i,j)；7)对待测人脸图像进行全局DFT；在变换系数中，根据低中频系数的符号序列提取出待测图像的视觉特征向量EV’(i,j)；最终将EV(i,j)和EV’(i,j)进行归一化相关系数计算，通过计算相关系数来比较并进行人脸识别。